CN105827552B - 一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，包括步骤S1、从OFDM解调模块同步信道变化速率信息；步骤S2、自适应地对观察窗内的接收信号流进行分割；步骤S3、对分割后信号进行碎片化CAF计算；步骤S4、对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征；步骤S5、选取能量最大的谱域特征值为目标特征值；步骤S6、对目标特征值进行解映射，得到相应的统计谱域信号。本发明的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法能够抵抗信道参数频繁变化对循环平稳特性带来的白化作用，有效保护统计谱域信号相干特征的识别，从而提高统计谱域信号在时变信道中的检测性能；尤其适用于变化速率较快的信道。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信的技术领域，特别是涉及一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法。
背景技术
20世纪70年代，Weistein和Ebert等人应用离散傅里叶变换(Discrete FourierTransform，DFT)和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform FFT)研制了一个完整的多载波传输系统，即正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系统。OFDM是多载波调制的一种，其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰(Inter CarrierInterference，ICI)。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上的数据流可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。同时，由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。在向B3G/4G演进的过程中，OFDM是关键的技术之一，其可以结合分集、时空编码、干扰和信道间干扰抑制以及智能天线技术，从而最大限度地提高了系统性能。
近年来，有关信号循环平稳特性的研究与应用，在通信领域尤其是认知无线电领域得到了广泛的普及。其中，循环延时分集(Cyclic Delay Diversity，CDD)作为一项性能优越、标准兼容性好的多天线分集技术，已被收录于LTE与LTE-A的标准之中。CDD技术能够在无线环境中获得足够的空间分集增益，并通过循环延时操作把空间分集转换为频率分集，从而在OFDM系统的频域上加入冗余性，以显著增强OFDM系统的性能。CDD-OFDM信号的循环平稳特性是由循环前缀(Cyclic Prefix，CP)与CDD这两种操作引入的。具体而言，CP与CDD操作使得CDD-OFDM信号产生了内在的隐性周期特性，该特性体现在信号自相关函数的周期变化上。从循环自相关的角度上观察，就可以在循环频率和延时参数索引的二维平面上找到CP与CDD分别诱导的可分辨的循环平稳分量。CP诱导的循环平稳特性取决于系统FFT大小与CP长度。但通常情况下，OFDM系统的这两个参数是固定的，这就限制了CP诱导循环平稳特征的应用。另一方面，CDD诱导的循环平稳特征的位置和大小可灵活地通过调节循环延时量而进行人为控制，且在发送端就可以实现，这就为CDD诱导循环平稳特征的应用提供了有利条件。
现有的基于循环平稳特性的统计谱域复用传输系统利用传统CDD-OFDM系统的硬件结构，通过频域传输常规的CDD-OFDM信息比特流的同时，还额外开辟了一条独立的统计谱域传输信道，将动态改变循环延时量映射成统计谱域信息，并隐性地嵌入常规的CDD-OFDM信息比特流之中。具体而言，统计谱域信道的传输原理是将发送信息比特流分为两部分：一部分作为常规的CDD-OFDM信号在频域进行处理发送；另一部分送到循环延时调制模块中，将编码比特映射成一个个循环延时矢量。CDD-OFDM发射模块根据这一循环延时矢量，对每L个OFDM符号进行循环延时操作，这里每L个OFDM符号组成一个统计谱域单元观测长度。在每个观测单元长度之内，CDD-OFDM信号的循环平稳特征携带了统计谱域信道的复用信息。
然而，现有的统计谱域信号的检测方法在时不变信道或变化速率较低的时变信道环境下性能良好，而在变化速率较高的时变信道环境下，其检测性能将受到严重影响。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，通过一种自适应分段求模相加技术来进行不同的信道变化速率下的统计谱域信号的检测。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，包括以下步骤：步骤S1、从OFDM解调模块同步信道变化速率信息；步骤S2、根据所述信道变化速率信息，自适应地对观察窗内的接收信号流进行分割；步骤S3、对分割后信号进行碎片化CAF计算；步骤S4、对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征；步骤S5、选取能量最大的谱域特征值为目标特征值；步骤S6、对目标特征值进行解映射，得到相应的统计谱域信号。
根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：所述步骤S1中，同步信道变化速率信息时，仅需得到信道变化速率和每一段信道状态的覆盖时段，而不需估计每段信道状态内的具体信道参数。
根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：所述步骤S2中，对接收信号流进行分割时，仅需根据每一段信道状态的覆盖时段进行信号流分割，而不需要知道信号流的具体内部数据。
根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：所述步骤S3中，进行碎片化CAF计算时，自适应地参照每一段信道状态的覆盖时段进行碎片化处理，碎片化的CAF值不需要根据碎片长度进行归一化计算。
根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：在双天线系统，循环频率为b＝M时，观察窗内收集到的循环平稳特征为
其中，M＝N+CP长度，N表示系统子载波总数，L为观察窗长度，τ是延时参数，(·)H是共轭转置计算，hl是信道的离散时间冲击响应，是信道阶数，v(n)是加性高斯白噪声，Cs(n,τ)表示接收信号的符号间相干性，且
其中中间变量NT是发送天线总数，是FFT相
移因子，循环延时矢量
进一步地，根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：根据信道变化速率自适应地将观察窗内的接收信号流进行分割，并对信号进行碎片化CAF计算，定义观察周期中第ψ个信道状态下的信道参数为ψ∈[0,Ψ+1]，则
其中，Ψ为单个观察窗内完整的信道状态数，K1和K2为单个观察窗内两个零碎的信道状态持续片段。
再进一步地，根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征为
其中Γ(τ)为谱域特征检测器。
更进一步地，根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：根据谱域特征，选取能量最大的谱域特征值为目标特征值
其中即接收端对统计谱域数据Δ2的估计结果。
根据上述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其中：所述步骤S6中，对目标特征值，根据事先制定的映射关系表进行解映射，获得相应的二进制序列，从而得到相应的统计谱域信号。
如上所述，本发明的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，具有以下有益效果：
(1)能够适应不同的信道变化速率，抵抗信道参数频繁变化对循环平稳特性带来的白化作用，有效保护统计谱域信号相干特征的识别，从而提高统计谱域信号在时变信道中的检测性能；
(2)尤其适用于变化速率较快的信道。
附图说明
图1显示为现有技术中的统计谱域传输系统的收发机的结构示意图；
图2显示为现有技术中通用的快速变化信道在单个观察窗长度范围的示意图；
图3显示为本发明的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法的流程图；
图4显示为现有检测方法与本发明检测方法的性能对比示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明可直接基于现有的统计谱域传输系统的硬件结构进行实现，也可应用其他相关硬件结构。下面以现有的统计谱域传输传输系统为例，来具体介绍本发明。
图1所示为现有技术中基于多输入单输出(Multiple-Input Single-Output，MISO)的统计谱域传输系统的收发机结构。该结构包含一个工作在频域的OFDM信号收发系统与一个工作在统计谱域的谱域的信号收发系统。两个系统传输的信息集成在同样的信息流之上。
在图1所示的收发机的发送端，第一个天线上的信号经过OFDM调制、插入CP后直接发送；设定OFDM信号流上第m个符号的第k个子载波上的数据为αm,k，则第1个天线上的第m个符号x1(m,n)为：
其中n是时域采样序号，N表示系统子载波总数。
而其他天线上的信号在插入CP之前要根据人为调节的循环延时矢量进行循环移位，其中NT是发送天线总数。因此第nT个天线上的第m个符号为：
因此，第nT个天线的OFDM发送符号，可以表示为：
其中M＝N+CP长度，是FFT相移因子，中间变量
在图1所示的收发机的接收端，接收到的信号可表示为
其中是信道的离散时间冲击响应，是信道阶数，v(n)是加性高斯白噪声。
以单个OFDM符号长度为单位，设观察窗长度为L，信道状态变化速率为1/K(即单个信道状态持续时间为K个OFDM符号长度)，一个广义的快速变化信道模型如图2所示。
在图2中，单个观察窗长度内包含了Ψ个完整的信道状态持续周期K以及两个零碎的信道状态持续片段K1和K2，即Ψ为单个观察窗内完整的信道状态个数，K1和K2为单个观察窗内两个零碎的信道状态持续片段。于是有
L＝ψK+K1+K2其中
本发明提供了一种新型的基于循环平稳特征的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，如图3所示，包括以下步骤：
步骤S1、从OFDM解调模块同步信道变化速率信息。
其中，同步信道变化速率信息时，仅需得到信道变化速率和每一段信道状态的覆盖时段，而不需估计每段信道状态内的具体信道参数。
步骤S2、根据信道变化速率信息，自适应地对观察窗内的接收信号流进行分割。
其中，对接收信号流进行分割时，仅需根据每一段信道状态的覆盖时段进行信号流分割，而不需要知道信号流的具体内部数据。
步骤S3、对分割后信号进行碎片化循环自相关函数(cyclic autocorrelationfunction，CAF)计算。
其中，常规的CAF值计算包括CAF累加计算和能量归一化计算的步骤。区别于常规的CAF计算需要参照系统观察窗长度，在步骤S3中进行CAF计算时，自适应地参照每一段信道状态的覆盖时段进行碎片化处理，且碎片化的CAF值不需要根据碎片长度进行归一化计算。
步骤S4、对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征。
区别于常规的CAF值计算过程不存在求模计算，在步骤S4中的CAF自适应求模相加计算方法中，在CAF碎片相加计算前需进行求模处理。对上述得到的CAF求模相加值，在进行特征匹配前需根据系统观察窗长度进行整体能量归一化计算。
步骤S5、选取能量最大的谱域特征值为目标特征值。
具体地，根据谱域特征，遍历所有可选循环延时量，选取所有可选循环延时量中能量最大的为目标特征值。
步骤S6、对目标特征值进行解映射，得到相应的统计谱域信号。
具体地，对目标特征值，根据事先制定的映射关系表进行解映射，获得相应的二进制序列，从而得到相应的统计谱域信号。
下面结合具体实施例来阐述本发明的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法。为了不失一般性，基于双天线系统，仅取循环频率为b＝M上的特征值为例，可知观察窗内收集到的循环平稳特征为
其中，r(n)表示接收信号，L为观察窗长度，是信道阶数，τ是延时参数，(·)H是共轭转置计算，Cs(n,τ)表示接收信号的符号间相干性。WM的不同次方等于不同的复数，其中WM Mn是个特例，其值等于1，故而省略。这也是局部特征范围选取b＝M的原因之一。且有
其中中间变量
在此基础上，本发明根据信道变化速率自适应地将观察窗内的接收信号流进行分割，并对上述求得的分割信号进行碎片化CAF计算。定义以上观察周期中第ψ个信道状态下(其中ψ∈[0,Ψ+1])的信道参数为则上述分割过程可进一步描述为
定义中间变量
则上式可简化为
在此基础上，对上述求得的CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征
其中Γ(τ)即为谱域特征检测器。
此后，根据谱域特征，选取能量最大的谱域特征值为目标特征值。
本公式中i是τ的可选择范围，表示从所有可选的i中挑选出检测器能量最大的那一个，并将对应的i返回给即接收端对统计谱域数据Δ2的估计结果。由于上述过程对以双天线为例，因此统计谱域数据仅体现在循环延时矢量Δ2上。
下面使用完全相同的硬件结构与系统参数，通过与现有检测方法的对比，来详细说明本发明的思想与优势。系统结构如图1所示，表1为一个具体实例的系统参数，表2为循环延时矢量的映射关系。
表1、一个具体实例的系统参数
表2.、128子载波系统的循环延时矢量的映射关系
以变化周期为K＝2为例，分别在观察周期L＝3、4、5条件下(一方面：L大于K，表明单个观察窗内经历了多个不同的信道状态；另一方面，较小的观察窗也符合检测时延小的实际需求)，通过10^5次以上的蒙特卡洛独立试验，得到了图4所示的仿真结果对比。
在图4中，上方三条实线是现有检测方法的性能，下方的三条虚线是本发明的检测方法在完全相同的硬件结构与系统参数条件下的性能。可以很明显地看出，本发明的检测方法有明显的优势。
具体来说，现有检测方法在信道变化速率较快的条件下，在L长度的观察窗内的符号受到多个信道参数的影响，其基于整个观察窗长度的循环平稳特性计算值遭受了白化作用的干扰。因此，即使随着观察窗长度的增加，其检测性能在白化作用影响下未得到明显的提高。相反，本发明的检测方法能抵抗信道参数频繁变化对循环平稳特性带来的白化作用，有效保护统计谱域信号相干性的识别，因此，随着观察窗长度的增加，其检测性能增加明显。
综上所述，本发明的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法能够适应不同的信道变化速率，抵抗信道参数频繁变化对循环平稳特性带来的白化作用，有效保护统计谱域信号相干特征的识别，从而提高统计谱域信号在时变信道中的检测性能；尤其适用于变化速率较快的信道。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (7)
1.一种自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1、从OFDM解调模块同步信道变化速率信息；
步骤S2、根据所述信道变化速率信息，自适应地对观察窗内的接收信号流进行分割；
步骤S3、对分割后信号进行碎片化CAF计算；
步骤S4、对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征；
步骤S5、选取能量最大的谱域特征值为目标特征值；
步骤S6、对目标特征值进行解映射，得到相应的统计谱域信号；
在双天线系统，循环频率为b＝M时，观察窗内收集到的循环平稳特征为
其中，M＝N+CP长度，N表示系统子载波总数，L为观察窗长度，τ是延时参数，(·)H是共轭转置计算，hl是信道的离散时间冲击响应，是信道阶数，v(n)是加性高斯白噪声，Cs(n,τ)表示接收信号的符号间相干性，且
其中中间变量NT是发送天线总数，是FFT相移因子，循环延时矢量
根据信道变化速率自适应地将观察窗内的接收信号流进行分割，并对信号进行碎片化CAF计算，定义观察周期中第ψ个信道状态下的信道参数为ψ∈[0,Ψ+1]，则
其中，Ψ为单个观察窗内完整的信道状态个数，K1和K2为单个观察窗内两个零碎的信道状态持续片段长度。
2.根据权利要求1所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，同步信道变化速率信息时，仅需得到信道变化速率和每一段信道状态的覆盖时段，而不需估计每段信道状态内的具体信道参数。
3.根据权利要求1所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：所述步骤S2中，对接收信号流进行分割时，仅需根据每一段信道状态的覆盖时段进行信号流分割，而不需要知道信号流的具体内部数据。
4.根据权利要求1所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：所述步骤S3中，进行碎片化CAF计算时，自适应地参照每一段信道状态的覆盖时段进行碎片化处理，碎片化的CAF值不需要根据碎片长度进行归一化计算。
5.根据权利要求1所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：对CAF碎片进行求模相加处理，得到完整信号流的谱域特征为
其中Γ(τ)为谱域特征检测器。
6.根据权利要求5所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：根据谱域特征，选取能量最大的谱域特征值为目标特征值
其中即接收端对统计谱域数据Δ2的估计结果。
7.根据权利要求1所述的自适应信道变化速率的统计谱域信号的检测方法，其特征在于：所述步骤S6中，对目标特征值，根据事先制定的映射关系表进行解映射，获得相应的二进制序列，从而得到相应的统计谱域信号。
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